【手続補正書】
【提出日】平成18年5月9日(2006.5.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  撮像手段により一定時間内に撮像して生成された複数の画像データのそれぞれについて、画像を１段階または２段階以上に亘って縮小することにより、元画像も含めて複数レベルの画像データを生成する画像縮小手段と、
上記撮像手段の撮像により生成された複数の画像データのうち少なくとも１つの基準画像データおよびこれから上記画像縮小手段により生成された基準縮小画像データを含む複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、当該画像中から所定の条件を満たす特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
上記画像縮小手段により生成された複数レベルの画像データの最下層レベルから最上層レベルに向かって順に、上記特徴点抽出手段により抽出された特徴点を利用して、基準画像とそれ以外の画像との相互相関をとることによって画像移動量を求める画像移動量検出手段と、
上記撮像手段の撮像により生成された最上層レベルにおける上記基準画像データとそれ以外の画像データとを、上記画像移動量検出手段により求められた上記画像移動量の分だけずらして合成する画像合成手段とを備えたことを特徴とする手振れ補正装置。
【請求項２】  上記画像移動量検出手段は、上記画像縮小手段により生成された最下層レベルの縮小画像について、上記基準縮小画像データとそれ以外の縮小画像データとの相互相関をとることによって上記最下層レベルでの画像移動量を求める第１の画像移動量検出手段と、
上記最下層レベル以外の各レベルの画像について、上記基準画像データおよび上記基準縮小画像データ上では上記特徴点抽出手段により抽出された特徴点の周囲に所定サイズの参照ブロックを設定し、それ以外の画像データ上では上記特徴点に相当する位置から下層レベルで求められた画像移動量の分だけずれた位置の周囲に上記参照ブロックより大きい所定サイズの走査ブロックを設定し、上記参照ブロックの画像データと上記走査ブロックの画像データとの相互相関をとることによって各レベルでの画像移動量を求め、上記最上層レベルで求めた画像移動量を最終的な画像移動量として出力する第２の画像移動量検出手段とを備えたことを特徴とする請求項１に記載の手振れ補正装置。
【請求項３】  上記特徴点抽出手段は、上記複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、１つの画像データから上記特徴点を複数抽出し、
上記第２の画像移動量検出手段は、上記最下層レベル以外の各レベルの画像について、上記特徴点抽出手段により抽出された複数の特徴点のそれぞれ毎に局所的な画像移動量を求め、その中から選択した１つの局所移動量をそのレベルでの画像移動量とすることを特徴とする請求項２に記載の手振れ補正装置。
【請求項４】  上記特徴点抽出手段は、上記複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、１つの画像データから上記特徴点を複数抽出し、
上記第２の画像移動量検出手段は、上記最下層レベル以外の各レベルの画像について、上記特徴点抽出手段により抽出された複数の特徴点のそれぞれ毎に局所的な画像移動量を求め、当該求めた複数の画像移動量の全部または一部を用いて所定の演算を行うことによって算出した１つの局所移動量をそのレベルでの画像移動量とすることを特徴とする請求項２に記載の手振れ補正装置。
【請求項５】  上記特徴点抽出手段は、上記複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、上記１つの画像データに対して所定サイズの分割ブロック単位で隣接ピクセル差分積算演算を行い、得られた差分積算データに対して、中央値に大きな重みをかけるとともに周囲値に小さな重みをかけるように係数が設定された所定サイズのフィルタの走査処理を１回以上行い、それにより得られたデータ値の大きいブロックから順に、対応する座標を複数の特徴点として抽出することを特徴とする請求項３または４に記載の手振れ補正装置。
【請求項６】  撮像手段により一定時間内に撮像して生成された複数の画像データのうち少なくとも１つの基準画像データとそれ以外の１以上の画像データとの相互相関をとることにより、上記１以上の画像データ毎に上記基準画像データに対する画像移動量を求める画像移動量検出手段と、
上記基準画像データとそれ以外の上記１以上の画像データとを、上記画像移動量検出手段により求められた画像移動量の分だけそれぞれずらして合成する画像合成手段とを備えたことを特徴とする手振れ補正装置。
【請求項７】  上記撮像手段の撮像により生成された複数の画像データのうち少なくとも１つの基準画像データから所定の条件を満たす特徴点を抽出する特徴点抽出手段を備え、
上記画像移動量検出手段は、上記基準画像データ上では上記特徴点抽出手段により抽出された特徴点の周囲に所定サイズの参照ブロックを設定し、それ以外の上記１以上の画像データ上では上記特徴点に相当する位置の周囲に上記参照ブロックより大きい所定サイズの走査ブロックを設定し、上記参照ブロックの画像データと上記走査ブロックの画像データとの相互相関をとることによって上記画像移動量を求めることを特徴とする請求項６に記載の手振れ補正装置。
【請求項８】  撮像手段により一定時間内に撮像して生成された複数の画像データのそれぞれ毎に、上記複数の画像中から所定の条件を満たす特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
上記撮像手段の撮像により生成された上記複数の画像データを、上記特徴点抽出手段により上記複数の画像データ中からそれぞれ抽出された特徴点どうしが重なるように合成する画像合成手段とを備えたことを特徴とする手振れ補正装置。
【請求項９】  撮像手段により一定時間内に撮像して生成された複数の画像データを入力し、当該入力したそれぞれの画像データについて、画像を１段階または２段階以上に亘って縮小することにより、元画像も含めて複数レベルの画像データを生成する画像縮小ステップと、
上記入力した複数の画像データのうち少なくとも１つを基準画像データとし、これを縮小して生成された基準縮小画像データと上記基準画像データとを含む複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、当該画像中から所定の条件を満たす特徴点を抽出する特徴点抽出ステップと、
上記複数レベルの画像データの最下層レベルから最上層レベルに向かって順に、上記基準画像データとそれ以外の画像データとの相互相関および上記基準縮小画像データとそれ以外の縮小画像データとの相互相関をとることにより各レベルでの画像移動量を求め、上記最下層レベル以外のレベルで上記画像移動量を求める際には、自身より下層レベルで求められた画像移動量の分だけ上記特徴点に相当する位置からずれた位置の周囲に、相互相関をとる際の走査対象とする所定サイズの走査ブロックを設定して上記画像移動量を求め、上記最上層レベルで求めた画像移動量を最終的な画像移動量として出力する画像移動量検出ステップと、
上記入力した最上層レベルにおける上記基準画像データとそれ以外の画像データとを上記最終的な画像移動量の分だけずらして合成する画像合成ステップとを有することを特徴とする手振れ補正方法。
【請求項１０】  上記特徴点抽出ステップでは、上記複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、１つの画像データから上記特徴点を複数抽出し、
上記画像移動量検出ステップでは、上記最下層レベル以外の各レベルの画像について、上記複数の特徴点のそれぞれ毎に局所的な画像移動量を求め、その中から選択した１つの局所移動量をそのレベルでの画像移動量とすることを特徴とする請求項９に記載の手振れ補正方法。
【請求項１１】  上記特徴点抽出ステップでは、上記複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、１つの画像データから上記特徴点を複数抽出し、
上記画像移動量検出ステップでは、上記最下層レベル以外の各レベルの画像について、上記複数の特徴点のそれぞれ毎に局所的な画像移動量を求め、当該求めた複数の画像移動量の全部または一部を用いて所定の演算を行うことによって算出した１つの局所移動量をそのレベルでの画像移動量とすることを特徴とする請求項９に記載の手振れ補正方法。
【請求項１２】  上記特徴点抽出ステップでは、上記複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、上記１つの画像データに対して所定サイズの分割ブロック単位で隣接ピクセル差分積算演算を行い、得られた差分積算データに対して、中央値に大きな重みをかけるとともに周囲値に小さな重みをかけるように係数が設定された所定サイズのフィルタの走査処理を１回以上行い、それにより得られたデータ値の大きいブロックから順に、対応する座標を複数の特徴点として抽出することを特徴とする請求項１０または１１に記載の手振れ補正方法。
【請求項１３】  撮像手段により一定時間内に撮像して生成された複数の画像データのうち少なくとも１つの基準画像データとそれ以外の１以上の画像データとの相互相関をとることにより、上記１以上の画像データ毎に上記基準画像データに対する画像移動量を求める画像移動量検出ステップと、
上記基準画像データとそれ以外の上記１以上の画像データとを上記画像移動量の分だけそれぞれずらして合成する画像合成ステップとを有することを特徴とする手振れ補正方法。
【請求項１４】  撮像手段により一定時間内に撮像して生成された複数の画像データのそれぞれについて、画像を１段階または２段階以上に亘って縮小することにより、元画像も含めて複数レベルの画像データを生成する画像縮小手段と、
上記撮像手段の撮像により生成された複数の画像データのうち少なくとも１つの基準画像データおよびこれから上記画像縮小手段により生成された基準縮小画像データを含む複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、当該画像中から所定の条件を満たす特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
上記画像縮小手段により生成された複数レベルの画像データの最下層レベルから最上層レベルに向かって順に、上記特徴点抽出手段により抽出された特徴点を利用して、基準画像とそれ以外の画像との相互相関をとることによって画像移動量を求める画像移動量検出手段とを備えたことを特徴とする手振れ検出装置。
【請求項１５】  上記画像移動量検出手段は、上記画像縮小手段により生成された最下層レベルの縮小画像について、上記基準縮小画像データとそれ以外の縮小画像データとの相互相関をとることによって上記最下層レベルでの画像移動量を求める第１の画像移動量検出手段と、
上記最下層レベル以外の各レベルの画像について、上記基準画像データおよび上記基準縮小画像データ上では上記特徴点抽出手段により抽出された特徴点の周囲に所定サイズの参照ブロックを設定し、それ以外の画像データ上では上記特徴点に相当する位置から下層レベルで求められた画像移動量の分だけずれた位置の周囲に上記参照ブロックより大きい所定サイズの走査ブロックを設定し、上記参照ブロックの画像データと上記走査ブロックの画像データとの相互相関をとることによって各レベルでの画像移動量を求め、上記最上層レベルで求めた画像移動量を最終的な画像移動量として出力する第２の画像移動量検出手段とを備えたことを特徴とする請求項１４に記載の手振れ検出装置。
【請求項１６】  上記特徴点抽出手段は、上記複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、１つの画像データから上記特徴点を複数抽出し、
上記第２の画像移動量検出手段は、上記最下層レベル以外の各レベルの画像について、上記特徴点抽出手段により抽出された複数の特徴点のそれぞれ毎に局所的な画像移動量を求め、その中から選択した１つの局所移動量をそのレベルでの画像移動量とすることを特徴とする請求項１５に記載の手振れ検出装置。
【請求項１７】  上記特徴点抽出手段は、上記複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、１つの画像データから上記特徴点を複数抽出し、
上記第２の画像移動量検出手段は、上記最下層レベル以外の各レベルの画像について、上記特徴点抽出手段により抽出された複数の特徴点のそれぞれ毎に局所的な画像移動量を求め、当該求めた複数の画像移動量の全部または一部を用いて所定の演算を行うことによって算出した１つの局所移動量をそのレベルでの画像移動量とすることを特徴とする請求項１５に記載の手振れ検出装置。
【請求項１８】  上記特徴点抽出手段は、上記複数レベルの画像データのそれぞれ毎に、上記１つの画像データに対して所定サイズの分割ブロック単位で隣接ピクセル差分積算演算を行い、得られた差分積算データに対して、中央値に大きな重みをかけるとともに周囲値に小さな重みをかけるように係数が設定された所定サイズのフィルタの走査処理を１回以上行い、それにより得られたデータ値の大きいブロックから順に、対応する座標を複数の特徴点として抽出することを特徴とする請求項１６または１７に記載の手振れ検出装置。